无截距项的经济计量模型的最小二乘法估计

在经济计量学中,一般的单方程线性经济计量模型(简称为模型)形如:Y_i=β_0+β_1X_(1i)+β_2X_(2i)+…+β_kX_(ki)+u_i (i=1,2,…,N,下同) (1)式中:Y为应变量;x_1、x_2……x_k为K个解释变量;u为随机扰动项;β_0、β_1……β_k为参数,β_0亦称为截距项,β_1,…,β_k亦称为偏回归系数;N为观察值数。     

Box-Cox变换及其在MathCAD上的实现

要研究x_1,x_2,…,x_t与随机变量之间y的相关关系,一般考虑用多元线性回归模型:其中,β_0,β_1,…,β_t是t 1个未知参数,x_1,x_2,…,x_t是一般变量,其值可以精确测量或控制,y是可观测其值的随机变量,ε是不可观测的随机误差。     

计量经济模型中完全多重共线性的检查与补救

当多元回归方程的解释变量之间完全没有线性关系时,称这些变量是正交的,否则是非正交的或多重共线性的。在大多数回归应用中解释变量并不正交,而且在有些情况下解释变量有较强的多重共线性关系,以致回归结果是不精确的,估计的精确性降低,影响推断与预测的效果。但是,要发现多重共线性有时极为困难,因为它不是一个能用解释回归残差来揭示的规则的误差,不是模型建立中的误差,而是由有缺陷的数据所造成的。如何发现和消除共线性,这在一般论著中也有不少介绍。这里就我们在搞进口总额     

黎卡提方程的两种变换

将黎卡提方程dy/dx+ay2=bxmm=0,-2,-4k/2k+1,-k4/2k-1,(k=1,2,…),通过适当的变换化为变量分离的方程;将黎卡提方程dy/dx=p(x)y2+q(x)y+r(x),通过适当的变换化为u'=r2+f(x)的形式。     

TFP增长率的测定与分解

一、测定TFP增长率的新方法 本文以柯布-道格拉斯生产函数Y=AX~(x_1)_1X(x_2)_2…X(x_n)_n为基本模型(其中:X_1为生产要素投入量,α_1为要素的产出弹性,i=1,2,…,n),将产出弹性正则化,即β_1     

关于NBA赛程利弊因素的分析与评价模型

本文考虑球队间胜率、主场优势、休整时间三个因素来分析赛程对某一支球队的利弊。建立主场优势、休整时间同球队间胜率的变化量之间的多元线性回归模型:△Pij=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ε。通过赛程数字化方法得出某一球队的回归变量矩阵[x1、x2、x3、x4]及预测变量矩阵[△Pij],做回归分析得到回归系数并定义了数量指标评价赛程对球队的利弊,并给出了计算某一球队值的算法。     

我国货币场素描

在货币场理论的第一篇论文中指出,我国货币流通的基本方程形如:u-1=d△u gradu·gradd φ-ψ(1)其中u=u(x,t)=u(x_1,x_2,f)是货币场场强(即货币流通密度函数),表示时刻t在以x为中心的单位面积上的货币流通量,d=d(x,t)是货币流通函数,φ=φ(x,t)是货币投放函数,ψ=ψ(x,t)是货币回笼函数,△是拉普拉斯算子:△u=~2/x_1~2 u/x_2~2,grad是梯度矢量符:gradu=(u/x_1,u/x_2)。由于我国的人民币是国际非汇换货币,所以,我国货币场满足边界条件:     

我国房地产价格影响因素的实证分析

房地产是我国国民经济发展的重要支柱,近年来,其价格居高不下。为了探究房地产价格变动的影响因素,本文通过模型推导,选取了人口数量、物价指数、收入水平、贷款利率、人均GDP和土地价格等6个指标作为解释变量,与被解释变量房地产价格进行多元线性回归分析;利用拉格朗日乘数(LM)法检验回归方程的自相关性;并用逐步回归法剔除回归结果的多重共线性。最终确认房价主要受人口数量、物价指数、贷款利率和土地价格的影响,本研究对以后分析具体房地产项目的经济效益和风险评价具有指导意义。     

我国宏观经济运行动态模拟与预测

一、研究的意义。监测我国宏观经济运行状况是否良好。经济是否能持续、快速、稳定、健康地发展。一直是我国学和政府时刻关注的焦点。而这一评价过程又是通过运用诸多宏观经济指标及指标间的联系来衡量的。在以往大多数研究中，是通过逐个建立单个指标对其他一个或多个指标相应的单一方程模型，对未来有关宏观经济指标进行预测。但是单方程模型有一个隐含的假定，就是被解释变量与解释变量之间如果有因果关系。则这种关系是单向的，即解释变量是原因，被解释变量是结果。单方程模型只是从一个方向解释了变量间的因果关系，因变量与解释变量之间没有反馈式的关系。但是在国民经济运行中，根据这种单向因果关系建立模型进行预测几乎是没有意义的。因为解释变量与被解释变量之间有着双向或联立关系，这时就需要采用联立方程模型．它可以使我们考虑多个变量之间的相互关系．通常这类模型由一组回归方程构成。这样，在估计一个方程的参数时就可以运用方程组中其他方程所提供的信息。我们可以运用一些统计软件来对这些方程进行估计。本采用计量经济学软件Eviews 3．1来对联立方程进行估计。在单方程模型里。普通最小二乘法是最适合这种模型的．但是两个或多个内生变量的同时存在需要我们使用另外的建模和估计方法。因为方程的联立性会使普通最小二乘法得到的参数估计量不一致。因为在联立方程模型中，一个方程中的内生变量往往又影响另一个方程中的其他变量，因此误差项与内生变量相关，所以普通最小二乘估计量也将是有偏和不一致的。     

中国居民消费价格指数变动影响因素分析

本文着重以社会经济因素中农产品生产、商品住宅以及衣着类工业品的价格等因素,通过建立回归模型,讨论其对居民消费价格的影响。在数据处理过程中,通过对数据异方差检验、序列自相关性检验、多重共线性检验,并用逐步回归分析法克服了多重共线性的影响,最终得到了能够解释居民消费价格指数的回归方程,发现农产品生产价格和衣着类工业品价格对居民消费价格影响显著。     

我国省域保险业发展不平衡的实证研究:1997～2007年

本文建立了识别我国省域保险业发展影响因素的多元线性模型,在此基础上又建立了识别导致我国省域保险业发展差异的多元离差模型.然后运用格兰杰因果检验和逐步回归法,在前人给出的影响因素中为模型选择了最优的解释变量,以确保解释变量与被解释变量之间除相关关系外,还存在统计上显著的因果关系,同时降低了解释变量之间的共线性,提高了回归方程的稳定性与预测能力.分析结果表明,经济发展是推动我国省域保险业发展的根本动力,经济发展水平的差异是导致我国省域保险业发展不平衡的主要原因.保险经营主体数量的多少既是省域保险业发展的主要影响因素,又是导致省域保险业发展不平衡的主要原因,区域保险业发展政策的重点应放在保险经营主体的培育与引进上.     

经济计量学理论和应用的一些新发展

一、联立方程模型的参数估计一般,联立方程组模型的任一个方程式可以表示成 y_1=Y_1β_1 X_1γ_1 u_1 (1.1)其中,y_1是因变量(t×1),Y_1是内生变量(t×G_1),X_1是外生变量(t×k_1),u_1是随机项(T×1),β_1是G_1维参数向量,γ_1是k_1维参数向量,t是样本个数。此外,设模型的全体外生变量为X≡[X_1X_2],其中X_2是在上述方程式中不出现的外生变量,是(t×k_2)矩阵。     

经济计量模型的残差分析

本文想就经济计量模型的残差分析之重要性谈点看法。笔者的体会是,除了对模型作定性分析,考察它是否符合理论及必要的统计检验之外,还必须对经济计量模型进行残差分析。这一点是十分重要的。一张合适的残差图常常可以暴露模型的缺陷与数据的错误。问题的产生在经济计量模型中普遍地采用了回归分析法,对应变量y与解释变量x_1,x_2,…,x_n之间的关系进行分析。根据经济理论知识及所研究的特殊经济现象进行抽象与适当简     

综合投入与柯布——道格拉斯生产函数的估算

柯布——道格拉斯生产函数一般形式为 Q=AK~αL~β取对数,得到 lnQ=a+αlnK+βlnL 再用二元回归,估算a、α、β。但实际情况往往是,由于K和L之间存在强烈的共线性,以致α和β无法识别。例如我们根据近二十年上海工业的统计资料建立模型时,就遇到这种困难。在lnK与lnL的相关系数高达0.978的情况下,样本数据近似于一段曲线而不是一个曲面。逐步回归的结果仅仅得到一个单变量模型:     

自回归模型在实践中的问题分析

自回归模型是一种被广泛使用的计量经济模型，但在实践中通常会引起多重共线性，从而导致外生解释变量的系数发生较大变化，一些变量不再显著，模型失去经济意义。本文首先分析这些现象是如何发生的，然后通过一个典型的例子给予说明，最后提出了改进模型的建议。     

资产结构与盈利能力的相关性分析:以A上市公司为例

本文选取A上市公司2000~2009年的财务数据进行计算,算出资产结构变量与盈利能力变量指标数据,并分析它们之间的影响关系,建立回归模型,对其进行t检验以判断是否具有显著的线性相关关系。研究结果表明在资产结构代表变量与盈利能力代表变量的多元线性回归分析中,一些组合的资产结构变量能够显著地影响到盈利能力,说明资产结构变量之间存在多重线性关系,它们的组合对于盈利能力的影响是显著的。     

大宗物料计量异议中的数据处理探讨

一、称量误差 称量结果普遍存在着误差。误差大小可用绝对误差或相对误差等方法表示。绝对误差表示式如下: (1)绝对误差(△x)=给出值(x)—真实值(x_0) 真实值是指被称量物体的真实重量。它是理想化的概念。实际上难以获得真值。绝对误差的实用公式如下: (2)绝对误差(△x)=称量值(x)—实际值(x_0) 实际值x_0即接近于真实的值。它可采用高     

一个符合生命周期假说的总合消费函数

笔者在《数量经济技术经济研究》1995年第8期上发表过一篇文章,提出了两个与生命周期假说相一致的总合消费函数,其中一个是 C_1=β_1C_(1-1) β_2Y_1 (1-β_1-β_2)Y_(1-1) (1)式中:C表示总消费,Y表示国民收入。这一消费函数早已被前人提出过,但他们得出这一函数的思路以及对其含义的理解都与笔者的思路和理解不尽相同。在那篇文章     

中国国家财政收入模型的验证与分析

中国国家财政收入与农业总产值、工业总产值、建筑业总产值、服务业总产值、全国人口总量、成灾面积六个变量有关。本文利用St at a和Spss12.0对数据对国家财政收入y与其相关因素进行回归分析。发现六个变量之间存在较强的多重共线性,继而利用逐步回归法对模型进行修改。结果表明,国家财政收入受服务业总产值和全国总人口影响最大。     

经济计量学教材

总目录第一讲序篇第二讲单一方程模型(一)关于u的假定(二)最小平方法1.相关关系2.回归的概念3.真实回归方程与估计回归方程5.多元回归方程的Z检验、t检验和预测区间第四讲基本假设的检验(一)自相关1.什么是自相关和时间序列相关2.自相关违背基本假设3.检验自相关